基于Harris角点检测与聚类算法的空间自旋目标干涉三维成像

对空间微动目标进行干涉式成像,需要剔除微动曲线交叉位置的干涉相位值,以确保成像的准确性。针对空间自旋目标窄带雷达干涉三维成像问题,首先利用Harris角点检测与聚类算法对回波时频图像中的角点进行搜索与分类,准确找到散射点微动曲线的交叉位置,然后对交叉位置处的干涉相位信息予以剔除,再利用各散射点的干涉相位信息重构出了两基线方向上的坐标曲线,最后根据目标在空间中的圆轨迹与两基线平面内的椭圆轨迹之间的几何关系,实现对空间自旋目标的干涉三维成像。仿真结果验证了所提方法的有效性。      

基于微多普勒效应和AR模型的车辆目标分类方法

轮式车辆和履带式车辆的分类是地面目标识别的难点之一.车轮旋转和履带的运动是典型的微动,其产生的微多普勒特征可作为两类车辆目标分类的重要依据.首先,针对短驻留条件下两类车辆目标的雷达回波,分析了两类目标不同微动导致的微多普勒特征差异;其次,基于目标回波短时平稳相关的性质,建立了目标回波的AR模型,采用前后向预测方法得到相应的AR模型系数,提出基于AR模型系数的车辆目标分类方法,并给出AR模型阶数的判定方法,对比了前后向预测系数特征与前向预测系数特征的可分性.最后,结合两类目标的实测数据,在回波预处理的基础上,通过提取实际回波数据的AR模型系数实现了车辆目标的分类,验证了方法的有效性和稳健性.     

基于动态字典的卡车目标微动参数估计方法

车轮旋转产生的微多普勒是轮式车辆独特的特征.卡车类目标微动参数提取,可为地面车辆目标的分类识别提供重要依据.（1）对窄带雷达信号下的卡车目标进行回波建模,推导了车身非旋转散射点多普勒和轮毂旋转散射点微多普勒的数学表达式;（2）利用旋转点的微动参数构造相应的字典库进行匹配分解,建立了噪声条件下微动参数提取的凸优化模型;（3）针对采用过完备字典方法进行参数提取时,维数过大带来的计算和存储负担问题,进一步推导出关于微动参数集的凸函数,构造出更小规模的动态字典,通过对字典的动态调整和最小二乘准则下的迭代逼近,较快实现了卡车目标微动参数的准确估计;（4）仿真验证了方法的有效性和稳健性.     

基于宽带雷达距离-慢时间像的自旋微动群目标分辨

空间群目标的探测与识别问题异常复杂.文中针对宽带雷达信号条件下的自旋微动群目标分辨问题,提出了一种基于距离-慢时间像的群目标分辨方法.不同于其它文献中m-D曲线分离的思路,文中根据宽带雷达距离-慢时间像中m-D曲线,求解所有散射点到雷达的距离变化函数的“和函数”,再对“和函数”作傅里叶变换,根据“和函数”在频域的分量实现群目标分辨.仿真实验验证了所提方法的可行性和鲁棒性.     

基于随机共振理论的双基ISAR弱信号提取及成像分析

 在双基地逆合成孔径雷达成像系统中,针对强背景噪声中的目标弱散射点探测和识别问题,基于能捕获目标强散射点的假设前提,提出了应用随机共振理论的弱散射点检测方法.首先对作解线调后的回波信号进行快时间轴变换处理,并对处理后的信号进行二次采样使其满足绝热近似条件;然后应用随机共振技术检测出代表瞬时距离差的弱周期信号频率,并通过循环检测和正负频率判断等后续处理提高系统的检测信噪比以及确定弱散射点的正确位置.最后对随机共振性能和双基ISAR成像进行了仿真.结果表明:随机共振能大幅提高弱周期信号的输出信噪比,应用在双基ISAR系统中能有效提高系统的信噪比增益和扩大雷达接收机的动态范围.     

面向资源受限安全芯片的开放式运行环境设计

安全芯片开放式架构实现了用户程序和操作系统的分离,降低了应用程序与安全芯片操作系统的耦合性,但同时存在国外垄断、执行效率低、内存易泄露等弊端.对于搭载了开放式运行环境的安全芯片,面向资源受限所设计的精简扩展指令集支持与行业应用高度结合,具有基于寄存器的高效指令集解释执行能力,并具有更好的指令集安全性,可支持多应用融合,...     

基于压缩感知的认知雷达多目标跟踪方法

该文提出了一种基于压缩感知的认知雷达跟踪方法,该方法将压缩感知理论引入到认知雷达跟踪的问题中。通过对回波信号的稀疏表示,完成稀疏变换矩阵和观测矩阵的设计,实现了降采样条件下量测信号的重构。在系统的接收端,考虑到传统的粒子滤波容易陷入局部最优,对粒子数目要求大等问题,采用了粒子群优化的粒子滤波来对目标状态进行实时估计。在系统的发射端,采用优化后验克拉美罗界(Posterior Cramr-Rao Bounds, PCRB)设计了雷达发射波形参数,降低了对目标跟踪精度的PCRB。仿真表明,相比于传统跟踪方法,该文所提跟踪方法不仅有效地减少了雷达的数据量,而且较大地提高了目标的跟踪性能。      

一种基于最小熵准则的鸟类目标ISAR成像新方法

用线性调频步进体制高分辨雷达对鸟类目标进行ISAR成像是一个全新且重要的技术途径.鸟类目标振动翅膀带来严重的微多普勒效应,直接利用距离-多普勒成像算法效果欠佳.在分析了线性调频步进体制ISAR成像原理的基础上,提出了一种基于最小波形熵准则的谱图拼接成像方法,明显改善了鸟类目标成像效果.仿真结果证明了其可行性和有效性.     

基于涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别

基于雷达的人体目标识别技术在诸多领域有着重要的应用。涡旋电磁波中携带有轨道角动量,在运动目标回波中会引起线多普勒和角多普勒效应,可为识别提供更丰富的信息。但与线多普勒相比,角多普勒较微弱,二者难以被分离。使用多发多收模型产生线性调频涡旋电磁波,通过双模态回波干涉抑制线多普勒。利用短时傅里叶变换,获得双模态回波的线多普勒和角多普勒时频图,将时频图的幅度值输入到双通道卷积神经网络模型中,获得分类结果。仿真实验结果表明,将线多普勒和角多普勒分离,同时输入到分类模型中可以提升人体步态精细识别能力。     

基于稀疏孔径ISAR成像的雷达资源自适应调度算法

多功能相控阵雷达可以灵活地对不同目标进行交替观测,而雷达资源的合理分配是优化雷达整体性能的基础。文中提出了一种基于稀疏孔径ISAR成像的雷达资源自适应调度算法。多目标成像时,在对目标特征进行认知的基础上,根据反馈信息合理分配雷达时间资源对目标交替观测,再采用基于压缩感知的稀疏孔径成像方法对不同目标进行成像,从而在保证达到期望成像质量的基础上,显著提高雷达时间资源的利用率。仿真实验验证了该算法的可行性。